LLMOps，或如何有效管理组织中的语言模型 | 商业人工智能#125

已发表: 2024-05-27

为了充分利用大型语言模型 (LLM) 的潜力，公司需要实施一种有效的方法来管理这些先进系统。 他们可以生成听起来自然的文本、创建代码并在巨大的数据集中查找关键信息。 法学硕士在改善企业任务执行方面具有巨大潜力，但它们也需要对其整个生命周期进行专门管理——从培训到提示技术再到生产部署。 解决方案是 LLMOps，这是一组针对大型语言模型的最佳操作实践。 请继续阅读。

LLMOps – 目录

  1. 法学硕士如何运作以及它们在公司中的用途是什么？
  2. 什么是 LLMOps？
  3. MLOps 与 LLMOps — 异同
  4. LLMOps 关键原则
  5. 概括

法学硕士如何运作以及它们在公司中的用途是什么？

在讨论 LLMOps 之前，我们首先解释一下什么是大型语言模型。 它们是机器学习系统，经过大量文本训练——从书籍到网络文章到源代码，还有图像甚至视频。 结果，他们学会了理解人类语言的语法、语义和上下文。 他们使用了 Google 研究人员于 2017 年在文章“Attention Is All You Need”（https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf）中首次描述的 Transformer 架构。 这使他们能够预测句子中的下一个单词，从而创建流畅且自然的语言。

作为多功能工具，法学硕士在公司中广泛用于以下用途：

  • 建立内部向量数据库，以便基于理解查询而不仅仅是关键词来有效检索相关信息——一个例子可能是一家律师事务所使用法学硕士来创建所有相关法律和法院裁决的向量数据库。 这允许快速检索特定案例的关键信息，
  • 通过生成脚本和文档来自动化 CI 流程/CD （持续集成/持续部署）——大型科技公司可以使用 LLM 自动生成代码、单元测试和记录新软件功能，从而加快发布周期，
  • 数据的收集、准备和标记——法学硕士可以帮助处理和分类大量文本、图像或音频数据，这对于训练其他机器学习模型至关重要。

公司还可以通过教授专业语言和业务背景（微调），将预先培训的法学硕士与他们的行业相匹配。

然而，内容创建、语言翻译和代码开发是法学硕士在企业中最常见的用途。 事实上，法学硕士可以创建一致的产品描述、业务报告，甚至可以帮助程序员用不同的编程语言编写源代码。

尽管法学硕士有着巨大的潜力，但组织需要意识到相关的挑战和限制。 这些包括计算成本、训练数据偏差的风险、定期监控和调整模型的需要，以及安全和隐私挑战。 同样重要的是要记住，由于模型中发生的错误（幻觉），当前开发阶段的模型生成的结果需要人工监督。

LLMOps

来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

什么是 LLMOps？

LLMOps（即大型语言模型操作）是一组用于在生产环境中有效部署和管理大型语言模型 (LLM) 的实践。 借助 LLMOps，AI 模型可以快速高效地回答问题、提供摘要并执行复杂的指令，从而带来更好的用户体验和更大的商业价值。 LLMOps 是指一组实践、过程和工作流程，可促进大型语言模型整个生命周期的开发、部署和管理。

它们可以被视为 MLOps（机器学习操作）概念的延伸，专为法学硕士的特定要求而定制。 LLMOps 平台，例如 Google 的 Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai)、Databricks 数据智能平台 (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) 或 IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) 可以更有效地管理模型库，降低运营成本并允许更少的技术人员执行 LLM 相关任务。

与传统的软件操作不同，LLMOps 必须应对复杂的挑战，例如：

  • 处理大量数据，
  • 训练计算要求较高的模型，
  • 在公司实施法学硕士，
  • 他们的监控和微调，
  • 确保敏感信息的安全和隐私。

LLMOps 在当前的商业环境中显得尤为重要，因为公司越来越依赖先进且快速发展的人工智能解决方案。 相关流程标准化和自动化LLMOps 借助这些模型，组织可以更有效地实施基于自然语言处理的创新。

LLMOps

来源：IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps 与 LLMOps — 异同

虽然 LLMOps 是从 MLOps 的良好实践发展而来的，但由于大型语言模型的性质，它们需要不同的方法。 对于想要有效实施法学硕士的公司来说，了解这些差异是关键。

与 MLOps 一样，LLMOps 依赖于处理数据的数据科学家、DevOps 工程师和 IT 专业人员的协作。 然而，对于 LLMOps，更多的重点放在：

  • 性能评估指标，例如 BLEU （衡量翻译质量）和 ROUGE（评估文本摘要），而不是经典的机器学习指标，
  • 即时工程的质量——即开发正确的查询和上下文以获得法学硕士所需的结果，
  • 来自用户的持续反馈——使用评估来迭代改进模型，
  • 在持续部署过程中更加重视人员的质量测试，
  • 载体数据库的维护。

尽管存在这些差异，MLOps 和 LLMOps 有一个共同的目标——自动化重复性任务并促进持续集成和部署以提高效率。 因此，了解 LLMOps 的独特挑战并根据大型语言模型的具体情况调整策略至关重要。

LLMOps 关键原则

LLMOps 的成功实施需要遵守几个关键原则。 他们的应用将确保法学硕士在组织中的潜力得到有效和安全的实现。 以下 LLMOps 的 11 条原则适用于组织中 LLM 的创建、优化运营和监控绩效。

  1. 管理计算资源。 训练等 LLM 流程需要大量计算能力，因此使用神经网络处理单元 (NPU) 或张量处理单元 (TPU) 等专用处理器可以显着加快这些操作并降低成本。 应监控和优化资源的使用，以实现最大效率。
  2. 持续监控和维护模型。 监控工具可以实时检测模型性能的下降，从而实现快速响应。 收集用户和专家的反馈可以迭代完善模型，以确保其长期有效性。
  3. 正确的数据管理。 选择能够在法学硕士的整个生命周期中高效存储和检索大量数据的软件至关重要。 数据收集、清理和处理过程的自动化将确保为模型训练持续提供高质量的信息。
  4. 数据准备。 数据的定期转换、聚合和分离对于确保质量至关重要。 数据应该在团队之间可见且可共享，以促进协作并提高效率。
  5. 及时工程。 即时工程涉及向法学硕士提供以自然语言表达的清晰命令。 语言模型给出的响应的准确性和可重复性，以及上下文的正确和一致使用，在很大程度上取决于提示的精确度。
  6. 执行。 为了优化成本，需要针对特定​​任务和环境定制预训练模型。 NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) 和 ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) 等平台提供深度学习优化工具来减小模型大小并提高其性能。
  7. 灾难恢复。 模型、数据和配置的定期备份可确保系统发生故障时业务的连续性。 实施冗余机制，例如数据复制和负载平衡，可以提高整个解决方案的可靠性。
  8. 道德模型的发展。 训练数据和模型结果中任何可能扭曲结果并导致不公平或有害决策的偏差都应该被预见、检测和纠正。 公司应实施流程以确保法学硕士体系负责任且符合道德的发展。
  9. 人们的反馈。 通过用户反馈（RLHF——人类反馈强化学习）强化模型可以显着提高其性能，因为法学硕士任务通常是开放式的。 人类的判断允许将模型调整为首选行为。
  10. 法学硕士的链条和管道。 LangChain (https://python.langchain.com/) 和 LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) 等工具允许您链接多个 LLM 调用并与外部系统交互以完成复杂的任务。 这使您可以构建基于法学硕士的综合应用程序。
  11. 模型调优 开源库，例如 Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index)、PyTorch (https://pytorch.org/) 或 TensorFlow (https://www.tensorflow.org) /)，通过优化训练算法和资源利用率来帮助提高模型性能。 减少模型延迟以确保应用程序响应能力也至关重要。
LLMOps

资料来源：张量流 (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

概括

LLMOps 使公司能够安全可靠地部署高级语言模型，并定义组织如何利用自然语言处理技术。 通过自动化流程、持续监控和适应特定业务需求，组织可以充分利用法学硕士在内容生成、任务自动化、数据分析和许多其他领域的巨大潜力。

虽然 LLMOps 是从 MLOps 最佳实践发展而来的，但它们需要不同的工具和策略来应对管理大型语言模型的挑战。 只有采取深思熟虑和一致的方法，公司才能有效地利用这一突破性技术，同时确保安全性、可扩展性和法规遵从性。

随着法学硕士变得更加先进，LLMOps 的作用越来越大，为组织以受控和可持续的方式部署这些强大的人工智能系统奠定了坚实的基础。 投资开发 LLMOps 能力的公司将在利用基于自然语言处理的创新方面拥有战略优势，使他们能够保持在数字化转型的最前沿。

LLMOps

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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